”就可以使用。 图 2 DeepSeek 官方网站主界面 不过需要注意，那就是如何选择 V3 还是 R1 模型，可以参考下图。此外还 “ 可根据需要，选择是否勾选 联网搜索 ”。 图 3 不同版本的 DeepSeek 选择 4.1.2 手机版使用 手机版的使用和电脑版基本一样，根据需要是否激活 R1 即可。唯一不同 的 是需要在手机安装对应的 App 。安装方法如下： 方法 1 ：进入 DeepSeek 。 这些非官方 渠道提供 了 三类模型选择： DeepSeek-V3 模型、完整版 DeepSeek-R1 模型（671B 参数）、轻量级 DeepSeek- R1 模型（参数规模从 1.5B 到 70B 不等）。其中，完整版 R1 模型保留了全部 671B 参数，能发挥出最佳性能，但对计算资源要求较高，通常需要支付一定费 用。轻 量级模型则通过知识蒸馏技术，在保持核心功能的同时大幅降低了参数 在普通算力环境下流畅运行，为用户提供了更灵活的选择。 4.2.1 硅基流动&华为云 硅基流 动与 华 为云 团 队联合 首 发 并 上 线 了基 于 华 为云 昇腾云服 务 的 DeepSeek R1/V3，推理服务目前支持 V3 和 R1 大模型，以及多款 R1 蒸馏小模 型。 在 硅 基 流 动 的 一 站 式 大 模 型 云 服 务 平 台 SiliconCloud 上（网 址 为 ： https://siliconflow

Linux 、macOS 和 Windows。在安装前，请确保你的操作系统满足最低要求，见表 3-1。 14 表 3-1DeepSeek R1 系列模型硬件配置需求 模型名称 CPU 要求 内存要求 硬盘要求 显卡要求 DeepSeek - R1 - 1.5B 最低 4 核，建议采 用 Intel 或 AMD 多 核处理器 8GB 及以 上 3GB 如 GTX 1650 DeepSeek - R1 - 7B 8 核及以上，推荐使 用现代多核 CPU 16GB 及 以上 8GB 以 上 建议配备 8GB 及以上显存 的显卡，例如 RTX 3070 或 4060 DeepSeek - R1 - 8B 硬件要求与 DeepSeek - R1 - 7B 相近，但各项性能要 求略高 10 显存要求略高于 8GB，性 能上要求比 DeepSeek - R1 - 7B 对应的显卡略高 DeepSeek - R1 - 14B 12 核及以上 32GB 及 以上 15GB 以 上 需 16GB 及以上显存的显 卡，如 RTX 4090 或 A5000 DeepSeek - R1 - 32B 16 核及以上，例如 AMD Ryzen 9

一年收治数这 2 种来源数据，分别获得 2 个估计数( N1、N2) ，其分 别对应的 r1 和 r2 分别代表经查阅当地公安或戒毒所档案而取得的各 地市或县区公安部门登记目前在册的吸毒人员总数量( r1) 和 2010 年 各地市或县区强制戒毒所收治入所的吸毒人员数量( r2) ，2 种来源的 数据 r1 和 r2 代入公式进行计算。m 代表一定时期内吸毒者自称接触 过公安或戒毒所者的比例的倒数，这里用随机抽样法在强制戒毒所 95%百 分位数者，结果显示上述相应的 2 个倒数分别为〖m1〗_b 和 〖m2〗_b，最后采用乘数法公式 N= r × m，得到 4 个估计数: N1a = r1 × m1a N2a =r2 × m2a N1b = r1 × m1b N2b = r2 × m2b  捕获-再捕获法对吸毒人群规模估计 150 大数据云平台实施方案 捕获-再捕获技术是一个世纪前产生和发展起来的，它用于估计

产品对比功能通过智能参数矩阵实现可视化呈现： 对比维度 产品 A（货币基金） 产品 B（结构性存款） 产品 C（债券理财） 年化收益率 2.3%-3.1% 1.8%-3.5% 3.2%-4.0% 风险等级 R1 R2 R3 起购金额 1 元 5 万元 10 万元 流动性特征 T+0 赎回 到期自动转存 封闭期 90 天 实时推荐优化机制包含：  动态反馈学习：每次推荐后记录客户停留时长、最终选择等数 o 敏感行业转账（如虚拟货币、跨境赌博） 3. 智能决策矩阵 基于风险等级（R1-R5）和业务类型生成处置方 案，决策响应时间控制在 800ms 内： 风险等级 贷款审批 理财推荐 账户操作 R1 自动通过 全品类 无限制 R3 人工复核 限低风险 单日限额 R5 自动拒绝 禁止交易 冻结账户 风险处置流程采用闭环管理： 合规审计方面，智能体实现：  全流程操作留痕，支持监管要求的 信用历史（征信评分、逾期记录时间线）  行业风险参数（所属行业景气指数、政策敏感度） 采用三层评估模型进行动态计算： 风险等级划分为五档并对应处置策略： 风险等级 分值区间 特征描述 自动触发措施 R1 0-20 低风险优质客户 提升授信额度 5% R2 21-40 一般风险常规客户 维持现有风控策略 R3 41-60 关注级客户 季度审查频率加倍 R4 61-80 高风险客户 冻结非柜面交易

变化 等）生成多个预算方案，供决策者参考。  审核反馈机制：建立预算审核的反馈机制，确保审核意见能够 及时传达并落实。 为了进一步优化预算编制与审核的效率，可以利用 DeepSeek- R1 大模型的多维数据分析功能，结合以下表格展示不同方案的对 比情况： 方案编 号 预算总额（万 元） 材料成本（万 元） 人工成本（万 元） 工期 （天） 风险评 估 方案 2023 年：材料单价为 150 元/吨，波动范围为±10%。 基于这些数据，模型可以预测未来一年内该材料的价格可能上 涨至 160 元/吨，并提供相应的预算调整建议。此外，DeepSeek- R1 还能够通过对比不同项目中相似工程的成本构成，发现预算编 制中的常见问题。例如，通过对五项类似工程的历史数据分析，模 型总结出以下规律：  机电安装工程中的设备采购成本占比平均为 35%，但在某一 总之，用户满意度调查不仅验证了 DeepSeek-R1 大模型在工 程造价领域的应用价值，也为模型的持续改进提供了宝贵的用户视 角和实际数据支持。通过不断迭代和优化，我们相信 DeepSeek- R1 将在未来的工程造价工作中发挥更加重要的作用。 11. 风险管理与应对措施 在 DeekSeek-R1 大模型应用于工程造价的过程中，风险管理 与应对措施的制定是确保项目顺利实施的关键。首先，模型在预测

也对大模型各阶段的训练语料提出 全新要求。 1942 1956 2022 2025 模拟人脑 神经元素 达特茅斯 会议 chatGPT 发布 openAI O3 发布 Deepseek R1 发布 图 2 大模型技术发展演进阶段 09 公开数 2c 现象级应 首先，对多模态关联的复杂语料需求日益迫切。针对 大模型语料质量，传统纯文本数据已经无法支撑多 模态与具身大模型联合建模的需求。业界实践表

固定孔 基础长 基础宽 基础高 地笼高 筋螺纹 臂长度 开曹宽 直径 筋跨度 开孔半 （L1） （L2） （L3） （L4） 直径 （米） 度 （D1） （D2） 径 （D3） （L5） （R1） 4、5 1000mm 1000mm 1500mm 1200mm 60mm 450mm 350mm M24 15mm 6 1200mm 1200mm 1800mm 1500mm 60mm 450mm

（2）铸造 AI 三大原子能力 AI 智能统一平台重点打造了 AI 三大原子能力。 一是算力 API 能力，算力 API 支持不同 AI 应用通过统一 API 网 关灵活调用 DeepSeek R1/V3 等不同大模型能力；二是知识库能力，AI 智能统一平台结合大模型与 RAG 增强检索技 术支撑 AI “ ” 应用实现快速的知识 导航 ；三是通用 Agent 能力， AI 智能统一平台联合各生态伙伴为区各部门提供基

过脱敏处 理并覆盖以下核心数据类型： 1. 结构化数据：利率表、理财产品收益矩阵、信贷审批规则 等，例如： 产品类型 年化收益率区间 风险等级 最低起购金额 货币基金 1.5%-2.8% R1 1 元 混合型理财 3.2%-4.5% R3 10,000 元 2. 非结构化数据：包括客户投诉文本、投资研究报告、合规审 计文档等，需通过 TF-IDF 和主题建模提取关键特征。 微

有的评语等级所组成的集合。 如果着眼于第i(i=1,2,⋯,m)个评判因素ui，其单因素评判结果为 Ri=[ri1,ri2,⋯,rin]，则m个评判因素的评判决策矩阵为： R ~ =[ R1 R2 ⋮ Rm] =[ r11 r12 ⋯ r1n r21 r22 ⋯ r2n ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ rm1 rm2 ⋯ rmn] （3-10） 就是U